【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，特别是涉及一种人脸关键点的位置确定方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、当今社会，外貌和皮肤健康已成为备受关注的话题，因此皮肤状况的检测和分析变得至关重要。随着计算机视觉技术的广泛应用，皮肤的外观和健康可以更准确地评估和改善。如今的皮肤检测仪器往往是智能面罩通过多个高清摄像头同时采集面部数据进行分析，由于仪器结构的原因，采集的人脸面部图像都是残缺的，多个摄像头采集的面部数据会有很大一部分是重复出现的，需要进行人脸还原。
2、然而。目前业界的人脸还原方法是通过三维人脸重建的方法还原为全局人脸。但该方法需要大量的计算资源，严重占用计算机资源或服务器资源，并且该方法对光线和环境条件非常敏感，不良的光线条件和噪声都会造成重建的不准确性。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提升人体面部图像还原精确性的人脸关键点的位置确定方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种人脸关键点的位置确定方法。所述方法包括：
3、确定人脸图像的多个人脸关键点，对所述人脸图像进行处理，得到每个所述人脸关键点各自对应的关键点得分特征图、关键点偏移特征图以及相邻关键点特征图；
4、针对多个人脸关键点中的每个人脸关键点，根据与所针对的人脸关键点对应的关键点得分特征图中的每一子网格的预测分数，确定所针对的人脸关键点在所述关键点得分特征图中的初始位置；>
5、根据与所针对的人脸关键点对应的关键点偏移特征图中的每一子网格的位置偏移量，确定所针对的人脸关键点的第一目标偏移量；
6、根据所述多个人脸关键点各自对应相邻关键点特征图，确定所针对的人脸关键点在所述关键点得分特征图中的第二目标偏移量；
7、根据所针对的人脸关键点所对应的初始位置、第一目标偏移量以及第二目标偏移量，确定所针对的人脸关键点在所述人脸图像中的最终位置。
8、第二方面，本申请还提供了一种人脸关键点的位置确定装置。所述装置包括：
9、第一确定模块，用于确定人脸图像的多个人脸关键点，对所述人脸图像进行处理，得到每个所述人脸关键点各自对应的关键点得分特征图、关键点偏移特征图以及相邻关键点特征图；
10、第二确定模块，用于针对多个人脸关键点中的每个人脸关键点，根据与所针对的人脸关键点对应的关键点得分特征图中的每一子网格的预测分数，确定所针对的人脸关键点在所述关键点得分特征图中的初始位置；
11、第三确定模块，用于根据与所针对的人脸关键点对应的关键点偏移特征图中的每一子网格的位置偏移量，确定所针对的人脸关键点的第一目标偏移量；
12、第四确定模块，用于根据所述多个人脸关键点各自对应相邻关键点特征图，确定所针对的人脸关键点在所述关键点得分特征图中的第二目标偏移量；
13、第五确定模块，用于根据所针对的人脸关键点所对应的初始位置、第一目标偏移量以及第二目标偏移量，确定所针对的人脸关键点在所述人脸图像中的最终位置。
14、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
15、确定人脸图像的多个人脸关键点，对所述人脸图像进行处理，得到每个所述人脸关键点各自对应的关键点得分特征图、关键点偏移特征图以及相邻关键点特征图；
16、针对多个人脸关键点中的每个人脸关键点，根据与所针对的人脸关键点对应的关键点得分特征图中的每一子网格的预测分数，确定所针对的人脸关键点在所述关键点得分特征图中的初始位置；
17、根据与所针对的人脸关键点对应的关键点偏移特征图中的每一子网格的位置偏移量，确定所针对的人脸关键点的第一目标偏移量；
18、根据所述多个人脸关键点各自对应相邻关键点特征图，确定所针对的人脸关键点在所述关键点得分特征图中的第二目标偏移量；
19、根据所针对的人脸关键点所对应的初始位置、第一目标偏移量以及第二目标偏移量，确定所针对的人脸关键点在所述人脸图像中的最终位置。
20、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
21、确定人脸图像的多个人脸关键点，对所述人脸图像进行处理，得到每个所述人脸关键点各自对应的关键点得分特征图、关键点偏移特征图以及相邻关键点特征图；
22、针对多个人脸关键点中的每个人脸关键点，根据与所针对的人脸关键点对应的关键点得分特征图中的每一子网格的预测分数，确定所针对的人脸关键点在所述关键点得分特征图中的初始位置；
23、根据与所针对的人脸关键点对应的关键点偏移特征图中的每一子网格的位置偏移量，确定所针对的人脸关键点的第一目标偏移量；
24、根据所述多个人脸关键点各自对应相邻关键点特征图，确定所针对的人脸关键点在所述关键点得分特征图中的第二目标偏移量；
25、根据所针对的人脸关键点所对应的初始位置、第一目标偏移量以及第二目标偏移量，确定所针对的人脸关键点在所述人脸图像中的最终位置。
26、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
27、确定人脸图像的多个人脸关键点，对所述人脸图像进行处理，得到每个所述人脸关键点各自对应的关键点得分特征图、关键点偏移特征图以及相邻关键点特征图；
28、针对多个人脸关键点中的每个人脸关键点，根据与所针对的人脸关键点对应的关键点得分特征图中的每一子网格的预测分数，确定所针对的人脸关键点在所述关键点得分特征图中的初始位置；
29、根据与所针对的人脸关键点对应的关键点偏移特征图中的每一子网格的位置偏移量，确定所针对的人脸关键点的第一目标偏移量；
30、根据所述多个人脸关键点各自对应相邻关键点特征图，确定所针对的人脸关键点在所述关键点得分特征图中的第二目标偏移量；
31、根据所针对的人脸关键点所对应的初始位置、第一目标偏移量以及第二目标偏移量，确定所针对的人脸关键点在所述人脸图像中的最终位置。
32、上述人脸关键点的位置确定方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，通过确定人脸图像的多个人脸关键点，对人脸图像进行处理，得到每个人脸关键点各自对应的关键点得分特征图、关键点偏移特征图以及相邻关键点特征图；针对多个人脸关键点中的每个人脸关键点，根据与所针对的人脸关键点对应的关键点得分特征图中的每一子网格的预测分数，确定所针对的人脸关键点在关键点得分特征图中的初始位置；根据与所针对的人脸关键点对应的关键点偏移特征图中的每一子网格的位置偏移量，确定所针对的人脸关键点的第一目标偏移量；根据多个人脸关键点各自对应相邻关键本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种人脸关键点的位置确定方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述人脸图像进行处理，得到每个所述人脸关键点各自对应的的关键点得分特征图、关键点偏移特征图以及相邻关键点特征图，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述池化后特征图，确定每个所述人脸关键点各自对应的关键点得分特征图，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述关键点偏移特征图的生成步骤包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述相邻关键点特征图的生成步骤包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据与所针对的人脸关键点对应的关键点得分特征图中的每一子网格的预测分数，确定所针对的人脸关键点在所述关键点得分特征图中的初始位置，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始位置是根据所述关键点得分特征图中的目标子网格确定得到的；
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，初始位置是根据所述关键点得分特征图中的目标子网格确定得到的；
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所针对的人脸关键点所对应的初始位置、第一目标偏移量以及第二目标偏移量，确定所针对的人脸关键点在所述人脸图像中的最终位置，包括：
10.一种人脸关键点的位置确定装置，其特征在于，所述装置包括：
11.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至9中任一项所述的方法的步骤。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至9中任一项所述的方法的步骤。
13.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至9中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种人脸关键点的位置确定方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述人脸图像进行处理，得到每个所述人脸关键点各自对应的的关键点得分特征图、关键点偏移特征图以及相邻关键点特征图，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述池化后特征图，确定每个所述人脸关键点各自对应的关键点得分特征图，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述关键点偏移特征图的生成步骤包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述相邻关键点特征图的生成步骤包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据与所针对的人脸关键点对应的关键点得分特征图中的每一子网格的预测分数，确定所针对的人脸关键点在所述关键点得分特征图中的初始位置，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始位置是根据所述关键点得分特征图中的目标子网格确定得到的；
8.根据权利要求1所述的方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：王念欧，郦轲，刘文华，
申请(专利权)人：深圳市宗匠科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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